Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliğiniz gereklidir. Giriş yapın veya ücretsiz denemenizi bugün başlatın.

Derleme makalesi

Travmatik Beyin Yaralanmasında İkincil Komplikasyonları ve Klinik Sonuçları Tahmin Etmek İçin Yapay Zeka: Anlatı İnceleme

201 görüntülenme

⸱

DOI:

10.3791/70963

⸱

2 Haziran 2026

 ,  ,  , 

Bu makalede

Özet

Burada, travmatik beyin hasarında ikincil komplikasyonlar ve klinik sonuçlar için yapay zeka (YZE) tabanlı tahmin araçlarını değerlendiren, beş komplikasyon alanında kanıt olgunluğunu değerlendiren ve klinik uygulamadaki kritik engelleri belirleyen bir anlatı incelemesi sunuyoruz.

Özet

Orta ve şiddetli travmatik beyin hasarı (TBI) sonrası ikincil komplikasyonlar—yüksek intrakraniyal basınç (ICP), travma sonrası nöbetler, travma kaynaklı koagulopati (TIC) ve sepsis gibi nedenler—hasta prognozunu önemli ölçüde kötüleştirir. Mevcut prognostik araçlar, yatışta genel ölüm ve engelliliği tahmin eder, ancak hastaneye yatış sırasında özel, tedavi edilebilir komplikasyonları öngörmez. Bu anlatı incelemesi, yapay zeka tabanlı tahmin araçlarının bu karşılanmamış klinik ihtiyacı karşılayıp karşılayamayacağını değerlendirir, beş tahmin alanında kanıtların olgunluğunu değerlendirir ve gelecekteki araştırmalar için öncelikleri belirler. Ocak 2016–Ekim 2025 arasında PubMed, Embase ve Web of Science genelinde hedefli bir literatür araması yapıldı ve manuel referans takibi ile desteklendi. Çalışmalar, TBI hastalarında ikincil komplikasyonları veya klinik sonuçları tahmin etmek için yapay zeka veya makine öğrenimi (ML) ile ilgilerine göre seçildi. Yapay zeka tabanlı modeller, ICP krizleri, TIC, sepsis ve ölüm için orta düzeyde tahmin doğruluğu (alıcı çalışma karakteristikası eğrisinin altındaki alan [AUC] 0.70–0.79) ile iyi bir doğruluk (AUC ≥ 0.80) sağlar. Nöbet tahmini en az olgun kanıta sahiptir ve dış doğrulama çalışmaları yoktur. ICP tahmini en güçlü kanıt tabanına sahiptir; dış doğrulama ve bağımsız tekrarlama içerir. Ölüm tahmini en büyük kanıt hacmine sahiptir ve uluslararası çoklu veri seti doğrulaması ile birlikte. Kritik metodolojik sınırlamalar devam eder: çoğu model geriye dönük, tek kurum verilerinden türemiştir; sadece yaklaşık üçte biri dış doğrulamadan geçti; ve hiçbir randomize çalışma yapay zeka yönlendirilmiş kararların hasta sonuçlarını iyileştirdiğini göstermemiştir. YZ tahmin araçları, ikincil TBI komplikasyonlarını tahmin etmede umut vaat ediyor, ancak mevcut kanıtlar rutin klinik uygulamayı desteklemiyor. Benimsenmeden önce, bu araçlar titiz dış doğrulama, ilikli sonuç denemeleri ve çeşitli popülasyonlarda sistematik eşitlik değerlendirmesi gerektirir.

Giriş

TBI, dünya genelinde ölüm ve uzun süreli engelliliğin önde gelen nedenlerinden biri olup, yılda yaklaşık 69 milyon olay vakasıgerçekleşmektedir 1,2. TBI, 45 yaş altı bireyler arasında ölüm ve engelliliğin başlıca nedenidir ve derin sağlık hizmetleri, sosyoekonomik ve toplumsalyükler yükler oluşturur 1,2,3. TBI patofizyolojisinde temel bir ayrım, birincil yaralanmayı—darbe anında oluşan ani mekanik hasar—ikincil yaralanmadan, sonraki saatler içinde beyin ödemi, iskemi, eksitotoksisite ....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

İnceleme ve perspektif

Arama stratejisi ve çalışma seçimi

Ocak 2016–Ekim 2025 arasında PubMed, Embase ve Web of Science genelinde hedefli, sistematik olmayan bir literatür araması gerçekleştirildi. 2016 başlangıç tarihi, derin öğrenme araştırmalarındaki son artıştan önceki temel ML yayınlarını kapsamak ve çağdaş bir odak altında kalmasını sağlamak için seçildi; bu seçim, özellikle ML tabanlı ICP tahmini için temel metodolojik yaklaşımlar belirleyen Myers ve ark. (2016)10'un dahil edilmesiyle haklıdır. Arama, belirlenen sistematik incelemelerin ve birincil çalışmaların referans listelerinin m....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

YZ tahmin araçları, ikincil TBI komplikasyonlarının klinik ortaya çıkmadan önce önceden tahmin edilme potansiyeli göstermektedir 5,6,7. Beş komplikasyon alanındaki temsilli çalışmalar, orta (AUC 0.70–0.79) ile iyi (AUC ≥ 0.80) arasında değişen tahmin doğruluğunu bildirir; en yüksek performanslı modeller ise dahili doğrulamada 0.92'ye kadar AUC değerlerine ulaşır (dış doğrulama AUC genellikle 0.7.......

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

Yazarlar çıkar çatışması belirtmemektedir. Hiçbir ticari kuruluşun çalışma tasarımı, yorumu veya yayın için gönderme kararı üzerinde hiçbir rolü yoktu.

Teşekkürler

Yazarlar bu çalışma için özel bir fon almadılar.

....

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Daha fazla makale keşfet

İntrakraniyal BasınçNöbet TahminiTravmaya Bağlı KoagülopatiMortalite TahminiMakine Öğrenmesi ModelleriHarici Validasyon